基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法技术方案

本发明专利技术属于安全驾驶检测技术，为基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法，可实时监测驾驶员的疲劳状态，判断精确度高，预警及干预及时，佩戴舒适，携带方便。本系统包括依次连接的且均设置在可穿戴头带上的前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块，前额脑电信号采集模块采集驾驶员前额脑电信号，将所采集的脑电信号实时传输给疲劳状态识别模块；疲劳状态识别模块解析收到的脑电信号，进行数据预处理和特征提取后，采用离线训练得到的算法模型进行疲劳状态识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块；结果反馈及干预模块在接收到识别模块传输来的疲劳状态时，对驾驶员予以提醒及干预。

Wearable fatigue driving monitoring system and method based on forehead EEG

【技术实现步骤摘要】
基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法
本专利技术属于安全驾驶检测技术，具体涉及基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法。
技术介绍
在全球范围内，疲劳驾驶已经成为导致交通安全事故的重要原因之一。由于疲劳驾驶会导致驾驶员注意力无法集中、反应速度下降、对车辆的操控力下降，进而严重增加发生交通事故的概率。因此，研究疲劳驾驶的检测，对于事故预防和改善交通安全状况具有重大意义。可穿戴设备若能在驾驶员发生疲劳的初期就检测出疲劳反应，并发出警报，引起驾驶员的注意，则可以有效地保护驾驶员的生命财产安全。现有主要的疲劳驾驶监测技术主要为动作捕捉方法、图像识别方法、驾驶员行为与车道偏离检测、生理参数测量方法等。在生理信号中，处于外围的生理信号，如心电、体温、呼吸、皮电等，因不是由大脑活动直接引起，不能快速、准确地反映疲劳程度。在众多的生理信号中，脑电信号能更直接、更客观的反应大脑本身的活动，有着良好的时间分辨率，而且具有无法人为控制、无法伪造的优势。通过直接检测驾驶员脑电信号，可以在不影响驾驶的情况下，达到提醒驾驶员疲劳的目的。这是一种较新的，有发展前景的疲劳驾驶检测技术。脑电(EEG)作为中枢神经生理信号，与大脑活动状态相关，能有效反应驾驶员精神状态。从生物学角度看，EEG信号是由大脑节律信号、事件相关电位(ERP)及人体自发的电活动信号组成。EEG信号是一种包含多种频率分量的复杂综合波，其频率的主要变化范围在0.5-30Hz左右。一般研究中EEG信号按其频率范围可以被分为：δ波、θ波、α波和β波，即EEG信号的四个基本节律，它们在各方面的特性均不相同。一般将比α波慢的δ波和θ波统称为慢波，表示大脑处于抑制状态；将比α波快的β波称为快波，表示大脑处于兴奋状态。但是，现有的基于脑电信号的疲劳驾驶监测系统主要存在以下几点不足：一是检测设备复杂，干扰驾驶员的正常操作，影响行车安全；二是由于个体差异，不同人的生理信号特征会有所不同，有的区别相当大，所以会有很大的局限性；三是系统检测出驾驶员疲劳后仅仅是预警，而没有进行相应的干预，帮助驾驶员恢复清醒状态。
技术实现思路
为了解决现有技术所存在的问题，本专利技术提供基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法，将检测设备集成在可穿戴头带上，采用干电极采集前额Fp1处脑电信号，降低了检测设备的复杂性，提供了，其舒适性、便携性、可靠性和实用性。本专利技术系统采用以下技术方案解决上述技术问题：基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，包括依次连接的且均设置在可穿戴头带上的前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块；前额脑电信号采集模块采集驾驶员前额脑电信号，将所采集的脑电信号实时传输给疲劳状态识别模块；疲劳状态识别模块解析收到的脑电信号，进行数据预处理和特征提取后，采用离线训练得到的算法模型进行疲劳状态识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块；结果反馈及干预模块在接收到识别模块传输来的疲劳状态时，对驾驶员予以提醒及干预。本专利技术方法基于本专利技术的监测系统，包括以下步骤：步骤1、建立基于前额脑电信号的驾驶员疲劳状态识别模型；步骤2、利用可穿戴式头带，实时采集驾驶员前额处的脑电信号，并根据离线训练得到的驾驶员疲劳状态识别模型，解析脑电信号，对驾驶员进行疲劳状态监测与识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块；步骤3、如果接收到的识别结果为驾驶员处于疲劳状态，则对驾驶员进行适当提示和干预。与现有技术相比，本专利技术取得了如下有益效果：1、本专利技术利用脑电信号可以直接、客观反映大脑状态，并且无法伪造和人为控制的优势，设计了一种基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法，判断精确度高，预警及干预及时，并且佩戴舒适，携带方便，易于操作，具有较高的实用价值。2、为了解决检测设备复杂的问题，本专利技术将检测设备集成在可穿戴头带上，并且采用干电极采集前额Fp1处脑电，尽可能提高系统的舒适性、便携性、可靠性和实用性。3、为了解决脑电信号个体差异性问题，本专利技术设计了离线训练，通过离线训练采集多个受试者的脑电信号，建立相应数据集，获取可以实际应用的驾驶员疲劳状态识别模型，并且将整个系统的脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块和设备供电模块集成在可穿戴的头带上，提高了系统的舒适性、便携性、可靠性和实用性。4、为了解决系统仅仅对驾驶员进行预警的问题，本专利技术包含了干预触发装置，有助于驾驶员恢复清醒状态。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更佳清楚，本专利技术提供如下附图进行说明：图1为基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统的电路框图；图2为基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统的机械结构示意图；图3为基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测方法流程图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术的技术方案进行详细描述，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例如图1所示，本专利技术设计了一种基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，该系统包括前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块、设备供电模块。前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块之间通过蓝牙传输模块连接，并由设备供电模块给它们提供电源。前额脑电信号采集模块包括依次连接的采集电极、预处理电路、放大电路、A/D转换电路。预处理电路包括二阶无源低通滤波电路和限幅电路，起到消除高频干扰和过压保护的作用；其中，低频截止频率为40kHz，可通过电压幅值范围为±700mV。放大电路和A/D转换电路的核心芯片为ADS1299，该芯片是德州仪器最新出产的用于测量生物电势的模拟前端，有着极低的等效输入噪声，具有脑电应用所需的所有常用特性，主要包括：8通道24位ADC转换芯片，其采样频率可工作在250sps-32ksps；8通道可编程放大器，其放大倍数在1-12倍之间可调。本实施例中ADS1299设置的采样频率为250Hz，采集前额Fp1处的脑电信号。如图2所示，前额脑电信号采集模块3放置于舒适的可收缩的可穿戴头带上，利用干电极采集驾驶员前额脑电，通过蓝牙模块将所采集的数据实时传输给疲劳状态识别模块。本实施例中，可穿戴头带整体上呈圆形或椭圆形，佩戴在驾驶员的头部；前额脑电信号采集模块的采集电极包括信号电极和参考电极，采用单导联，信号电极为置于驾驶员的前额1(如左前额Fp1)处的干电极，参考电极放置于左耳垂4处。本实施例选择的蓝牙通信模块型号为XM-15B，具有以下特性：符合2.1+EDR协议标准，实现了蓝牙SPP规范；兼容性好，可与Android、Windows等操作系统实现很好兼容；启动速度快。通过蓝牙模块传输，可以将脑电采集模块的数据准确无误地传输到疲劳状态识别模块。疲劳状态识别模块包括依次连接的数据解析电路、数据预处理电路、特征提取电路和算法识别模块；解析从前额脑电信号采集模块所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，包括依次连接的且均设置在可穿戴头带上的前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块；/n前额脑电信号采集模块采集驾驶员前额脑电信号，将所采集的脑电信号实时传输给疲劳状态识别模块；/n疲劳状态识别模块解析收到的脑电信号，进行数据预处理和特征提取后，采用离线训练得到的算法模型进行疲劳状态识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块；/n结果反馈及干预模块在接收到识别模块传输来的疲劳状态时，对驾驶员予以提醒及干预。/n

【技术特征摘要】
1.基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，包括依次连接的且均设置在可穿戴头带上的前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块；
前额脑电信号采集模块采集驾驶员前额脑电信号，将所采集的脑电信号实时传输给疲劳状态识别模块；
疲劳状态识别模块解析收到的脑电信号，进行数据预处理和特征提取后，采用离线训练得到的算法模型进行疲劳状态识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块；
结果反馈及干预模块在接收到识别模块传输来的疲劳状态时，对驾驶员予以提醒及干预。


2.根据权利要求1所述的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，前额脑电信号采集模块包括依次连接的采集电极、预处理电路、放大电路、A/D转换电路。


3.根据权利要求2所述的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，采集电极包括信号电极和参考电极，信号电极为置于前额处的干电极，参考电极放置于耳垂处。


4.根据权利要求2所述的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，预处理电路包括二阶无源低通滤波电路和限幅电路。


5.根据权利要求1所述的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，疲劳状态识别模块包括依次连接的数据解析电路、数据预处理电路、特征提取电路和算法识别模块；解析从前额脑电信号采集模块所传输过来的脑电信号，进行数据预处理和特征提取后，采用离线训练得到的算法模型进行疲劳状态识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块。


6.根据权利要求1所述的可穿戴式疲劳驾驶监测系统，其特征在于，结果反馈及干预模块包括识别结果接收模块，以及分别与识别结果接收模块连接的声音提示模块、振动提示模块、报警灯、干预触发模块。


7.根据权利要求1或6所述的可穿戴式...

【专利技术属性】
技术研发人员：何文佳，舒琳，田翔，徐向民，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44